In many applications, heterogeneous treatment effects on a censored response variable are of primary interest, and it is natural to evaluate the effects at different quantiles (e.g., median). The large number of potential effect modifiers, the unknown structure of the treatment effects, and the presence of right censoring pose significant challenges. In this paper, we develop a hybrid forest approach called Hybrid Censored Quantile Regression Forest (HCQRF) to assess the heterogeneous effects varying with high-dimensional variables. The hybrid estimation approach takes advantage of the random forests and the censored quantile regression. We propose a doubly-weighted estimation procedure that consists of a redistribution-of-mass weight to handle censoring and an adaptive nearest neighbor weight derived from the forest to handle high-dimensional effect functions. We propose a variable importance decomposition to measure the impact of a variable on the treatment effect function. Extensive simulation studies demonstrate the efficacy and stability of HCQRF. The result of the simulation study also convinces us of the effectiveness of the variable importance decomposition. We apply HCQRF to a clinical trial of colorectal cancer. We achieve insightful estimations of the treatment effect and meaningful variable importance results. The result of the variable importance also confirms the necessity of the decomposition.

有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。

基于森林的方法最近在非参数治疗效应估计中获得了普及。在这一工作方面，我们引入了因果生存森林，可用于在可能右估计结果的生存和观察环境中估计异质治疗效果。我们的方法依赖于正交估计方程来在不满意的情况下对审查和选择效果进行鲁棒性调整。在我们的实验中，我们发现相对于许多基线的表现良好的方法。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

在许多学科中，异质治疗效果（HTE）的估计至关重要，从个性化医学到经济学等等。在随机试验和观察性研究中，随机森林已被证明是一种灵活而有力的HTE估计方法。尤其是Athey，Tibshirani和Wager（2019）引入的“因果森林”，以及包装GRF中的R实施。 Seibold，Zeileis和Hothorn（2018）引入了一种称为“基于模型的森林”的相关方法，该方法旨在随机试验，并同时捕获预后和预测变量的效果，并在R包装模型中进行模块化实现。 。在这里，我们提出了一种统一的观点，它超出了理论动机，并研究了哪些计算元素使因果森林如此成功，以及如何将它们与基于模型的森林的优势融合在一起。为此，我们表明，可以通过相同的参数和L2损耗下加性模型的模型假设来理解这两种方法。这种理论上的见解使我们能够实施“基于模型的因果林”的几种口味，并在计算机中剖析其不同元素。将原始的因果森林和基于模型的森林与基准研究中的新混合版本进行了比较，该研究探讨了随机试验和观察环境。在随机设置中，两种方法都执行了AKIN。如果在数据生成过程中存在混淆，我们发现与相应倾向的治疗指标的局部核心是良好性能的主要驱动力。结果的局部核心不太重要，并且可以通过相对于预后和预测效应的同时拆分选择来代替或增强。

Many scientific and engineering challenges-ranging from personalized medicine to customized marketing recommendations-require an understanding of treatment effect heterogeneity. In this paper, we develop a non-parametric causal forest for estimating heterogeneous treatment effects that extends Breiman's widely used random forest algorithm. In the potential outcomes framework with unconfoundedness, we show that causal forests are pointwise consistent for the true treatment effect, and have an asymptotically Gaussian and centered sampling distribution. We also discuss a practical method for constructing asymptotic confidence intervals for the true treatment effect that are centered at the causal forest estimates. Our theoretical results rely on a generic Gaussian theory for a large family of random forest algorithms. To our knowledge, this is the first set of results that allows any type of random forest, including classification and regression forests, to be used for provably valid statistical inference. In experiments, we find causal forests to be substantially more powerful than classical methods based on nearest-neighbor matching, especially in the presence of irrelevant covariates.

捕获基于协变量的多变量响应载体之间的条件协方差或相关性对于包括神经科学，流行病学和生物医学在内的各个领域很重要。我们提出了一种新方法，称为随机森林（covregrf），以使用随机森林框架估算一个多变量响应的协方差矩阵。随机林木的建造具有专门设计的分裂规则，以最大化儿童节点的样本协方差矩阵估计值之间的差异。我们还提出了对协变量子集的部分效应的显着性检验。我们通过一项模拟研究评估了提出的方法和显着性测试的性能，该研究表明该方法提供了准确的协方差矩阵估计值，并且Type-1误差得到了很好的控制。我们还证明了该方法与甲状腺疾病数据集的应用。

个性化医学是针对患者特征量身定制的医学范式，是医疗保健中越来越有吸引力的领域。个性化医学的一个重要目标是根据基线协变量鉴定患者的亚组，而与其他比较治疗相比，从目标治疗中受益更多。当前的大多数亚组识别方法仅着重于获得具有增强治疗效果的亚组，而无需注意亚组大小。但是，临床上有意义的亚组学习方法应确定可以从更好的治疗中受益的患者数量的最大数量。在本文中，我们提出了一项最佳的亚组选择规则（SSR），该规则最大化选定的患者的数量，同时，达到了预先指定的临床意义上有意义的平均结果，例如平均治疗效果。我们基于描述结果中的处理 - 果膜相互作用的对比函数，得出了最佳SSR的两种等效理论形式。我们进一步提出了一个受约束的策略树搜索算法（资本），以在可解释的决策树类中找到最佳SSR。所提出的方法是灵活的，可以处理多种限制因素，以惩罚具有负面治疗效果的患者，并使用受限的平均生存时间作为临床上有趣的平均结果来解决事件数据的时间。进行了广泛的模拟，比较研究和实际数据应用，以证明我们方法的有效性和实用性。

由于样本量有限，可以准确估计研究地点（例如医院）中的个性化治疗效果。此外，隐私考虑和缺乏资源阻止站点利用其他站点的主题级数据。我们提出了一种基于树的模型平均方法，以通过利用从其他潜在异质部位得出的模型来提高目标部位条件平均治疗效果（CATE）的估计精度，而无需共享主题级数据。据我们的最佳知识，没有建立的模型平均分布式数据的方法，重点是改善治疗效果的估计。具体而言，在分布式数据网络下，我们的框架提供了一个基于CATE估算器的基于可解释的树的合奏，该集合可以跨研究站点加入模型，同时通过站点分区积极地对数据源中的异质性进行建模。通过对氧疗法对医院存活率的因果影响的现实研究证明了这种方法的表现，并得到了全面的模拟结果的支持。

本文开发了贝叶斯因果林的稀疏诱导版本，最近提出的非参数因果回归模型采用贝叶斯添加剂回归树，专门设计用于使用观察数据来估计异质治疗效果。我们介绍的稀疏诱导组件是通过实证研究的动机，其中不是所有可用的协变量相关的，导致在估计个体治疗效果的兴趣表面底层的不同程度。在这项工作中提供的扩展版本，我们命名贝叶斯因果森林，配备了一对允许模型通过树集合中的相应数量的分裂调节每个协变量的重量。这些前瞻改善了模型对稀疏数据产生过程的适应性，并且允许在治疗效果估计的框架中进行完全贝叶斯特征缩收，从而揭示推动异质性的调节因子。此外，该方法允许先前了解相关的混杂协变量和对模型中掺入结果的影响的相对幅度。我们说明了我们在模拟研究中的方法的表现，与贝叶斯因果林和其他最先进的模型相比，展示如何与越来越多的协变量以及其如何处理强烈混淆的情景。最后，我们还提供了使用真实数据的应用程序的示例。

估算随机实验的因果效应是临床研究的核心。降低这些分析中的统计不确定性是统计学家的重要目标。注册管理机构，事先审判和健康记录构成了对患者的历史数据汇编，其在可能是可利用至此的患者下的历史数据。但是，大多数历史借贷方法通过牺牲严格的I型错误率控制来达到方差的减少。在这里，我们建议使用利用线性协变调整的历史数据来提高试验分析的效率而不会产生偏见。具体而言，我们在历史数据上培训预后模型，然后使用线性回归估计治疗效果，同时调整试验受试者预测结果（其预后分数）。我们证明，在某些条件下，这种预后调整程序在大类估算仪中获得了最低差异。当不符合这些条件时，预后的协变量调整仍然比原始协变量调整更有效，并且效率的增益与上述预后模型的预测准确性的衡量标准成正比，与原始协变量的线性关系的预测准确性。我们展示了使用模拟的方法和阿尔茨海默病的临床试验的再分析，并观察平均平均误差的有意义减少和估计方差。最后，我们提供了一种简化的渐近方差公式，使得能够计算这些收益的功率计算。在使用预后模型的预后模型中，可以实现10％和30％的样品尺寸减少。

为了进一步开发异构治疗效果的统计推理问题，本文在Breiman（2001）随机林树（RFT）和Wager等人的情况下建立了使用古典的优秀统计属性来参数化非参数问题的（2018）因果树。oLs和基于协变量分数的局部线性间隔的划分，同时保留随机林树木，具有可构造的置信区间和渐近常数特性的优势[athey和Imbens（2016），efron（2014），赌第等（2014年）\ citep {wagert2014Asymptotic}，我们根据固定规则提出了一个决策树，根据固定规则与本地样本的多项式估计相结合，我们称之为临时局部线性因果树（QLPRT）和林（QLPRF）。

儿童健康研究支持孕产妇环境暴露与儿童的出生结果之间的联系。一个共同的目标是确定敏感性的关键窗口 - 妊娠期间与孕产妇暴露与未来结果之间的关联增加的妊娠期。关键窗户的时间和关联的大小可能在不同级别的个体，家庭和邻里特征之间是异质的。使用行政科罗拉多州出生队列，我们​​估计妊娠和出生体重期间每周暴露于细颗粒物（PM2.5）之间的个性化关系。为了实现这一目标，我们提出了一种统计学习方法，将分布式滞后模型和贝叶斯添加剂回归树结合在一起，以估算单个级别的关键窗口，并确定从一组高维的潜在修改因素集中诱导异质性的特征。我们发现PM2.5出生体重关系中异质性的证据，一些母子二元组显示出3倍的出生体重下降3倍，IQR的暴露量增加（5.9至8.5 $ \ MU G/m^3 $ PM2 .5）与人口平均水平相比。具体而言，我们发现对年轻的非西班牙裔母亲的敏感性增加，体重指数更高或受教育程度较低。我们的案例研究是关键窗口的首次精确健康研究。

Precision Medicine根据患者的特征为患者提供定制的治疗方法，是提高治疗效率的一种有希望的方法。大规模的OMICS数据对于患者表征很有用，但是它们的测量经常会随着时间而变化，从而导致纵向数据。随机森林是用于构建预测模型的最先进的机器学习方法之一，并且可以在精密医学中发挥关键作用。在本文中，我们回顾了标准随机森林方法的扩展，以进行纵向数据分析。扩展方法根据其设计的数据结构进行分类。我们考虑单变量和多变量响应，并根据时间效应是否相关，进一步对重复测量进行分类。还提供了审查扩展程序的可用软件实现信息。最后，我们讨论了我们审查的局限性和一些未来的研究指示。

本文介绍了一种创新的贝叶斯机器学习算法，在不完美的顺应性存在下绘制可解释的对异质因果效应的推断（例如，在不规则的分配机制下）。我们通过蒙特卡罗模拟显示，据提出的贝叶斯因果森林具有乐器变量（BCF-IV）方法优于在控制各方误差率的同时发现和估算异质因果效果时量身定制的其他机器学习技术（或 - 在叶子水平时，不那么严格地 - 为假发现率）。 BCF-IV揭示了乐器可变场景中因果效应的异质性，而且，又为政策制定者提供了有针对性政策的相关工具。其实证应用评估了额外资金对学生表演的影响。结果表明，BCF-IV可用于增强学校资助对学生绩效的有效性。

机器学习渗透到许多行业，这为公司带来了新的利益来源。然而，在人寿保险行业中，机器学习在实践中并未被广泛使用，因为在过去几年中，统计模型表明了它们的风险评估效率。因此，保险公司可能面临评估人工智能价值的困难。随着时间的流逝，专注于人寿保险行业的修改突出了将机器学习用于保险公司的利益以及通过释放数据价值带来的利益。本文回顾了传统的生存建模方法论，并通过机器学习技术扩展了它们。它指出了与常规机器学习模型的差异，并强调了特定实现在与机器学习模型家族中面对审查数据的重要性。在本文的补充中，已经开发了Python库。已经调整了不同的开源机器学习算法，以适应人寿保险数据的特殊性，即检查和截断。此类模型可以轻松地从该SCOR库中应用，以准确地模拟人寿保险风险。

神经网络中的大多数工作都集中在给定一组协变量的情况下估计连续响应变量的条件平均值。在本文中，我们考虑使用神经网络估算有条件的分布函数，以审查和未经审查的数据。该算法建立在与时间依赖性协变量有关COX回归的数据结构上。在不施加任何模型假设的情况下，我们考虑了基于条件危险函数是唯一未知的非参数参数的损失函数，可以应用不明显的优化方法。通过仿真研究，我们显示了所提出的方法具有理想的性能，而部分可能性方法和传统的神经网络具有$ l_2 $损失产量的偏向估计，当模型假设违反。我们进一步用几个现实世界数据集说明了提出的方法。提出的方法的实现可在https://github.com/bingqing0729/nncde上获得。

使用完整的患者病史预测临床事件的个人风险仍然是个性化医学的主要挑战。在用于计算个体动态预测的方法中，联合模型具有在辍学时使用所有可用信息的资产。但是，它们仅限于少量的纵向预测因子。我们的目标是提出一种创新的替代解决方案，以使用可能大量的纵向预测变量来预测事件概率。我们开发了Dynforest，这是处理内源性纵向预测因子的竞争风险的随机生存森林的扩展。在树的每个节点上，将时间依赖的预测变量转换为定期特征（使用混合模型），以用作将受试者分为两个亚组的候选者。单个事件的概率是由Aalen-Johansen估计器在每棵树中估算的，该叶子的叶子是根据其预测因子史对受试者进行分类的。最终的个人预测由特定于树特定的个人事件概率的平均值给出。我们进行了一项仿真研究，以证明在小维环境（与关节模型相比）和较大的维环境（与忽略内容丰富的辍学方法的回归校准方法相比）中的DynForest的性能。我们还将DynForest应用于（i）根据认知，功能，血管和神经脱位标记的重复度量预测老年人痴呆的个体概率，以及（ii）量化每种标记物对痴呆预测的重要性。在R软件包DynForest中实施，我们的方法论为预测纵向内生预测变量的事件的方法提供了解决方案。

在本文中，我们提出了一种非参数估计的方法，并推断了一般样本选择模型中因果效应参数的异质界限，初始治疗可能会影响干预后结果是否观察到。可观察到的协变量可能会混淆治疗选择，而观察结果和不可观察的结果可能会混淆。该方法提供条件效应界限作为策略相关的预处理变量的功能。它允许对身份不明的条件效应曲线进行有效的统计推断。我们使用灵活的半参数脱偏机学习方法，该方法可以适应柔性功能形式和治疗，选择和结果过程之间的高维混杂变量。还提供了易于验证的高级条件，以进行估计和错误指定的鲁棒推理保证。

我们举例说明数据生成模型的示例，其中Breiman的随机森林可能极慢地收敛到最佳预测器，甚至无法保持一致。为这些属性提供的证据是基于主要是直观的论点，类似于前面使用的那些具有更简单的示例以及数值实验。虽然可以始终选择随机森林表现得非常严重的模型，但我们表明基于“变量使用”和“变量重要性”统计的简单方法通常可用于构建基于“许多武装”的更好的预测因子通过强制初始拆分获得的随机森林，该变量是算法的默认版本倾向于忽略的变量。